krankenhausstrukturen, leistungs- steuerungund qualität in … · 2015. 3. 12. · 800 von 1400...
TRANSCRIPT
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Krankenhausstrukturen, Leistungs-
steuerung und Qualität in Deutschland –
Welchen Herausforderungen sehen wir
uns gegenüber?
Reinhard Busse, Prof. Dr. med. MPH FFPHFG Management im Gesundheitswesen, Technische Universität Berlin
(WHO Collaborating Centre for Health Systems Research and Management)
&European Observatory on Health Systems and Policies
uns gegenüber?
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Was ich heute besprechen möchte:
Wie steht die deutsche Versorgungim internationalen Vergleich darim internationalen Vergleich dar
(insbesondere auch longitudinal),und zwar hinsichtlich Inputs,
Prozessen und Ergebnissen (Qualität)?
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500
600
700
AustriaBelgiumDenmarkFranceGermanyItalyNetherlands
Acute care hospital beds per 100 000
-12%
Akute Krankenhausbetten/ 100.000 Einwohner
200
300
400
2000 2005 2010
NetherlandsNorwaySpainSwedenSwitzerlandUnited KingdomEU members before May 2004
-31%
-19%
-17%
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20
25
30
AustriaBelgiumDenmarkFranceGermanyItalyNetherlands
Acute care hospital discharges per 100
+12%
Akute Krankenhausfälle/ 100 Einwohner
5
10
15
2000 2005 2010
NetherlandsNorwaySpainSwedenSwitzerlandUnited KingdomEU members before May 2004
-4%
-16%
-29%
Ganz am Rande als kleines Geheimnis: die
Bevölkerung altert auch in Dänemark und Italien.
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HAT AUCH DEN GESETZGEBER ALARMIERT UND GAB ANLASS FÜRFORSCHUNGSAUFTRAG:
ANSTIEG DER FALLZAHLEN IN DEN JAHREN VON 2005 BIS 2012
2007-2012: +1,3 Mio. Fälle =
+8,4%= +1,7%/ Jahr
Nicht-DRG-Fälle
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REGIONALE VERTEILUNG
Durchschnittliche jährliche Veränderung der Fallzahlen
Zur Erinnerung:durchschnittlich
1,7%
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FALLZAHLVERÄNDERUNG KONTROLLIERT FÜR ALLE ANDERENNACHFRAGESEITIGEN EINFLÜSSE
Durchschnittliche jährliche Veränderung der Fallzahlen
Hamburg
Ingol-stadt
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20
25
30
AustriaBelgiumDenmarkFranceGermanyItalyNetherlandsNorway
Y = 0.01637X+9.02Y Fälle/ 100 Ew.
Mehr Betten, mehr Fälleals im EU15-Schnitt
Weniger Betten,mehr Fälle
40%
>50%
75%
100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000
5
10
15
NorwaySpainSwedenSwitzerlandUnited KingdomEU members before May 2004
X
X - Acute care hospital beds per 100 000, Last availableY - Acute care hospital discharges per 100, Last available
Betten/ 100 Tsd. Ew.
Weniger Betten,weniger Fälle
100%
-
20
25
30
AustriaBelgiumDenmarkFranceGermanyItalyNetherlandsNorway
Y = 0.01637X+9.02Y Fälle/ 100 Ew.
40%
>50%
75%
100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000
5
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NorwaySpainSwedenSwitzerlandUnited KingdomEU members before May 2004
X
X - Acute care hospital beds per 100 000, Last availableY - Acute care hospital discharges per 100, Last available
Betten/ 100 Tsd. Ew.
Oftmals geäußerte Einwände:- demographische Entwicklung- Erreichbarkeit im ländlichen Raum- Mehr Notfälle (bzw. ihre mangelndeVersorgung im ambulanten Sektor)
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3,5 Krankenhäusermit je 260 Betten
= 900 Betten
1 Krankenhausmit 500 Betten= 500 Betten
18.000 Patientena 5,6 Tage
= 100.000 Bettentage
Wie sieht das ganz konkret in einem Jahr aus?(am Beispiel einer Stadt mit 160.000 Einwohnern, z.B. Potsdam)
Deutschland
Norwegen= 900 Betten
35.000 Patientena 7,5 Tage
= 260.000 Bettentage
� 39 Patienten/ Bett,1,6 Tage/ Einwohner
� 36 Patienten/ Bett,0,6 Tage/ Einwohner
0,7 Krankenhausmit 540 Betten= 380 Betten
28.000 Patientena 4,5 Tage
= 130.000 Bettentage
� 74 Patienten/ Bett,0,8 Tage/ Einwohner
Niederlande
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Aber Erreichbarkeit von was? Ausstattung der
1392 deutschen Plankrankenhäuser im Jahr 2012
Kein Computer-Tomograph:
481 (35%)
KeinIntensiv-Bett:
257 (18%)
56%42%42%38%43%42%
42%23%27%24%25%26%
Stat. Bundesamt, Fs. 12, Reihe 6.1.1, 2012
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Personalausstattung ist kaum vergleichbar …
www.pflege-wandert-aus.de
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www.pflege-wandert-aus.de
Einführung in das Management im Gesundheitswesen 1319. November 2012
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Kriterium I: Durch-schnittliche Zeit bis zur
ersten Maßnahme
NOTFÄLLE VS. ELEKTIVE FÄLLE:SCHRITT 1: DEFINITION „CHARAKTERISTISCHER“ NOTFÄLLE
(GENAUER: DIAGNOSEN, DIE AUF EINEN NOTFALL SCHLIESSENLASSEN)
Kriterium II: Anteil an Aufnahmen außerhalb normaler Arbeitszeiten
Kriterium III: Anteil mit Aufnahmeanlass „N“-
Kodierung
Kriterienwerte auf ICD Endsteller Ebene aus 103 Millionen individuellen Fällen
Dringlichkeit Unvorhersehbarkeit Klassische bzw.
Und das Notfallargument?
Charakteristische Notfälle
Charakteristisch elektive Fälle
Zuordnung auf ICD Endsteller Ebene (Clusteranalyse)
Dringlichkeit Unvorhersehbarkeit Klassische bzw. „administrative“ Notfälle
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SCHRITT 2: ERGEBNISSE DER CHARAKTERISTISCHENNOTFALLDEFINITION
ICD Endsteller Hauptdiagnosen in Clustern;
1: Charakteristisch elektive Fälle Große Fallzahlen:• Linksherzinsuffizienz• Sonstige primäre Gonarthrose
Lumbale und sonstige
48h
Sonstige primäre Gonarthrose• Lumbale und sonstige
Bandscheibenschäden mit Radikulopathie
2. Charakteristische Notfälle Große Fallzahlen:• Gehirnerschütterung• Synkope und Kollaps• Akuter Myokardinfarkt
24h
12h
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SCHRITT 3: FALLZAHLVERÄNDERUNGNACH ADMINISTRATIVER UND CHARAKTERISTISCHER DEFINITION
Ø -0,3%
pro Jahr
Ø +4,4%
Ø +1,3%
pro Jahr
administrativ charakteristisch
In Universitätskliniken wachsen die charakteristischen Notfälle um 4,1% pro Jahr, in anderen Krankenhäusern um 1,8%.
Ø +4,4%
pro JahrØ +1,9%
pro Jahr
Vereinfacht gesagt: Die Mehrheit der zusätzlichen „administrativen“ Notfälle (= Aufnahme ohne Einweisung) sind keine charakteristischen Notfälle!
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Nochmal zur Menge: bei bestimmten Prozeduren sindwir international Spitzenreiter: Koronarangioplastie …
D.h. rund 300.000! Auf dem Niveau der Niederlande wären
es 200.000
Von den Patienten im Krankenhaus versterben
2,5% (>7.000)
Diese Aussage wird auch nicht dadurch wesentlich besser, dass uns Israel alters-adjustiert überholt (oder die Türkei beim Bypass).
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Sterblichkeit
Argument: Gesetzgeber hat doch reagiert undz.B. externe Qualitätssicherung und Mindestmengen eingeführt!
Sterblichkeitgemäß
Qualitäts-berichten
(G-BA-Datenbank)
Diese Krankenhäuser dokumentieren (bei Hüft-Ops)eine Sterblichkeit von 0%, obwohl sie laut
Abrechnungsdaten bis 15% beträgt!Hat das Folgen? Nein!
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Deutlicher Volumen-Outcome-
Zusammenhang
Nun zu den Mindestmengen …
(Pat.-Quintile in dt. Krankenhäusern 2006-2011) Peschke & Mansky, Poster Versorgungsforschungskongress 2014
Eigentlich dürfte es diese Säulen gar nicht geben …
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... aber dass niemand die Einhaltung der evidenzbasierten Mindestmengen kontrolliert, wissen wir ja!
Peschke et al. Dt. Ärztebl. 2014
*Laut den Selbstangaben in den Qualitätsberichten liegen die Zahlen um ca. 40% niedriger
(vgl. Ce Cruppé et al. Dt. Ärztebl. 2014) –
aber die Qualitätsberichte kontrolliert ja auch niemand!
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Volumen-Outcome-Zusammenhang auch beim Herzinfarkt!
800 von 1400 Kh. mit im Mittel 46 Pat./
Jahr (� 20% niedriger!
(Pat.-Quintile in dt. Krankenhäusern 2006-2011) Peschke & Mansky, Poster Versorgungsforschungskongress 2014
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Das schlägt sich auch international nieder: Herzinfarkt-Sterblichkeit im OECD-Vergleich 2001-2011
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15
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Rates per 100 admissions
2001 2006 2011
8,4 8,8
11
,1
8,4
9,4
8,1
9,3
9,1
11,2
15
,7
13
,3
12
,6
10
,1
10
,3
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,4
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,4
14
,8
12
,5
12
,6
5,1 6
,0 6,3
6,0 6
,7 7,6
6,4
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7,2
6,9 7,4 7
,9
9,2
8,8 9
,3
9,3
8,6
8,1
9,1
11
,8
10
,3
9,4
11
,6
9,9
12
,1
10
,8
11
,1
15
,2
12
,9
15
,8
3,0
4,5
4,5
4,5
4,8
5,2
5,5
5,7
5,7
5,8
5,9
6,2 7,9
6,8
6,8
6,8
7,0
7,1
7,6
7,6
7,7
7,8
8,4
8,5
8,8
8,9
8,9
10
,8
12
,2
13
,9
0
5
10
Source: OECD Health Statistics 2013 , http://dx.doi.org/10.1787/health-data-en.
Eine Senkung auf OECD-Mittelwert würde >2000 Sterbefälle/ Jahr verhindern, eine Senkung auf dänisches Niveau sogar 13.000!
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.95
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.05
1.1
co
st
Cost and survival of AMI patients in 100 European hospitals
C +
Nach unseren Daten sind praktisch alle deutschen Krankenhäuserbilliger und schlechter als solche in anderen Ländern!
.85
.9.9
5
-.1 -.05 0 .05 .1survival
FINLAND FRANCE
GERMANY SPAIN
SWEDEN
Q – Q +C –
Nach Häkkinen et al. Health Policy 2014
-
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co
st
Cost and survival of AMI patients in 100 European hospitals
C +
Nach unseren Daten sind praktisch alle deutschen Krankenhäuserbilliger und schlechter als solche in anderen Ländern!
Da unsere Kardiologen nicht „dümmer“ als ihre
Kollegen sind, muss eine systemische „Technologie“ in Betracht gezogen
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.9.9
5
-.1 -.05 0 .05 .1survival
FINLAND FRANCE
GERMANY SPAIN
SWEDEN
Q – Q +C –
Nach Häkkinen et al. Health Policy 2014
Betracht gezogen werden!
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Eine wichtige Ursache: dire Personalausstattung nachts Zeit der Aufnahme bzw. Normal- vs. Bereitschaftsdienst (hier Daten des Berliner Herzinfarkt-Registers 2004-2007)
+ 60% + 40% + 90%
Maier et al., Clin Res Cardiol 2010
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Rates per 100 admissions
2001 2006 2011
Noch ein Beispiel: Krankenhaus-Sterblichkeitbeim ischämischem Schlaganfall, 2001-2011: Deutschland besser als Mittelwert, aber nicht an der Spitze
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5,3
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6,4
8,7
7,5 8 8
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4,4
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,2
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,9 14
,3
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,5 12
,3 13
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,3
3,1
4,5
5,8
4,5
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5,7
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6,3
7,4
7,1
8,1 8,3
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,2
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,0
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,6
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,1 12
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,2
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,8 11
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4,3
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6,4
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7,5 7,8
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8,5
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9,6
9,7
9,9
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,0
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Source: OECD Health Statistics 2013 , http://dx.doi.org/10.1787/health-data-en.
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5co
st
Cost and survival of stroke patients in 94 European hospitalsC +
Nach unseren Daten sind deutsche Krankenhäuser unterschiedlich
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FINLAND FRANCE
GERNANY SPAIN
SWEDEN
Q – Q +
C –
Nach Häkkinen et al. Health Policy 2014
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st
Cost and survival of stroke patients in 94 European hospitalsC +
Nach unseren Daten sind deutsche Krankenhäuser unterschiedlich
Hier ist die Lage anders: wir haben Evidenz für gute Versorgung (u.a. Stroke Units) …
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-.1 -.05 0 .05 .1survival
FINLAND FRANCE
GERNANY SPAIN
SWEDEN
Q – Q +
C –
Nach Häkkinen et al. Health Policy 2014
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Kh. ohne Stroke Unit
Kh. mit Stroke Unit 2005-2010Kh., die Stroke Unit 2009/10 einführten
Nimpsch & Mansky, Int J Stroke 2014
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Im Vergleich zu Nachbarländern hat Deutschland …und die folgenden Veränderungen ergäben sich, wenn wir „durchschnittlich“ wären!
• >50% mehr Krankenhausbetten (aber viele in Kh. ohne CT, Intensivstation … � Qualität ↓),
• 40% mehr Krankenhausfälle insgesamt(bei Hüft-/ Knie-TEP 80% mehr) –(bei Hüft-/ Knie-TEP 80% mehr) –und steigend,
• die von 33% weniger Pflegepersonal betreut werden (� höhere Mortalität) und
• ca. 20% weniger kosten
• � 15% höhere Krankenhauskosten insgesamt